Распознавание жестов на примере датасета HaGRID
Вебинар прошёл!
Что вас ждёт на вебинаре
Руководитель команды Computer Vision, SberDevices
Ведущий инженер по разработке, SberDevices
Продуктовый менеджер, Cloud
Решение задач из области компьютерного зрения — одно из самых популярных направлений ML-разработки. А платформа ML Space — отличный инструмент для работы дата-инженеров и дата-сайентистов. Однако для хорошей работы модели нужны качественно размеченные данные. На вебинаре вы узнаете, как собрать и качественно разметить большие объемы данных для задач компьютерного зрения на примере датасета жестов HaGRID, который размещен в DataHub ML Space и доступен в пару кликов для обучения модели. Также спикеры поделятся лайфхаками по работе с краудсорсинговыми платформами и пайплайном обучения классификаторов. В качестве бонуса вы сможете узнать о том, как можно применять непосредственно датасет HaGRID: от лайков к онлайн-выступлению до управления автомобилем. Вебинар будет полезен дата-инженерам, дата-сайентистам и всем кто неравнодушен к машинному обучению. Тайм-коды: 00:00 — Вступление, коротко о маркетплейсе DataHub. 03:03 — Роль жестов в коммуникации, перспективы управления жестами, почему для задач распознавания не подошли открытые датасеты. 10:33 — Как собирали корзину жестов HaGRID для управления девайсами, почему важно использовать инвертированные жесты. 14:10 — Характеристики данных для распознавания жестов и их разметка. 17:44 — Пайплайн сбора данных, работа с краудсорсинговыми платформами, разметка и валидация. 26:00 — Агрегация разметки как способ удешевления работы и повышения качества датасета. 35:45 — Сколько потратили на сбор, валидацию и агрегацию. 37:00 — Как обучить модель распознавания жестов на ML Space, пайплайн работы с платформой. 41:33 — Как HaGRID будет развиваться дальше. 43:12 — Услуга по созданию моделей AI Consulting. 44:00 — Ответы на вопросы. Подробнее о датасете HaGRID: https://sc.link/pMVm